└── README.md /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 딥러닝 학습자료 모음 2 | -- 3 | 이 페이지는 개인적으로 딥러닝을 학습하면서 도움이 되었거나 자주 볼만한 자료들을 따로 모아둔 것입니다. 여러 사람이 함께 편집하면 더 큰 효용을 만들 수 있을 거라 생각합니다. 4 | 5 | 6 | # 강의 7 | **[모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌1](https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm)** `한국어` 8 | [김성훈](https://www.youtube.com/user/hunkims) 교수님의 이 강의는 유튜브로 볼 수 있는 딥러닝 강의다. 한국어로 된 강의가 많지 않은 상황에 가뭄에 단비같은 존재가 아닐 수 없다. 글을 쓰는 현재 약 50편의 강의가 등록되어 있다. 다른 강의들도 [이 페이지](http://hunkim.github.io/ml/)에서 확인할 수 있다. 9 | 10 | **[모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌2](https://www.youtube.com/watch?v=7eldOrjQVi0&list=PLQ28Nx3M4Jrguyuwg4xe9d9t2XE639e5C&fbclid=IwAR2RaTvRw_6OIDTNYXsNT8HEUbS3KcgT9rjhLTYQ6GJtLGXU1uK8mDCm8uc)** `한국어` 11 | 12 | **[휴먼러닝 유튜브 강의](https://www.youtube.com/playlist?list=PLefQdA1SdkhtRUuN_D3PdxaR2XTGQw8Ph)** `한국어` 13 | 남세동 대표님의 휴먼러닝 강의, 김성훈 교수님의 강의보도 조금 더 낮은 눈높이에서 딥러닝을 설명한다. 14 | 15 | **[기계학습은 즐겁다](https://medium.com/@jongdae.lim/%EA%B8%B0%EA%B3%84-%ED%95%99%EC%8A%B5-machine-learning-%EC%9D%80-%EC%A6%90%EA%B2%81%EB%8B%A4-part-1-9a0297198ad8) (1~8편)** `한국어` 16 | 구글 엔지니어 [임종대](https://medium.com/@jongdae.lim)님이 번역하신 기계학습 가이드. 마치 처음부터 한국어로 쓰인 것처럼 술술 쉽게 읽힌다. 중간 중간 곁들여진 이미지는 이해에 큰 도움을 준다. 17 | 18 | **[머신러닝을 위한 Python 워밍업(최성철)](https://www.edwith.org/aipython?fbclid=IwAR2aBTrxfkSoJOC3q2PBctGSOSGdrB2XYsURlsNq9L17ZU6Okmhm4cwyyVk)** `한국어` 19 | 20 | **[인공지능을 위한 선형대수(주재걸)](https://www.edwith.org/linearalgebra4ai?fbclid=IwAR3m0f8RvYCL88yRQvVTaeU8jpOvawo5jRy21vmbcxn1SYH4CiOgi-iQk5E)** `한국어` 21 | 22 | **[데이터 구조 및 분석(문일철)](https://kaist.edwith.org/datastructure-2019s?fbclid=IwAR1peGXxxGpJAdht67HRScc3akdZgb-hTQDfyocIiPkoaKjjOfaHW9KELMg)** `한국어` 23 | 24 | **[인공지능 및 기계학습 개론1(문일철)](https://kaist.edwith.org/machinelearning1_17?fbclid=IwAR1sV80gAkAEkygzU3__LJ1LqpMez-PQrGmDRzwf_MJxTEG9sAqRztXAH2Q)** `한국어` 25 | 26 | **[영상이해를 위한 최적화 기법(김창익)](https://kaist.edwith.org/optimization2017?fbclid=IwAR1vpvppEvWn2Captagq8k8qu3h3Gcv70aWSsn2Y233X2BttfGUpR72WnHY)** `한국어` 27 | 28 | **[앤드류 응 교수님의 스탠포트 머신러닝 노트](http://holehouse.org/mlclass/)** `영어` 29 | 영어로 되어 있고 친절하기 보단 핵심이 응축되어 있다고 생각한다. 나중에 딥러닝 기본이 좀 쌓이면 다시 꺼내보고 싶은 페이지. 30 | 31 | **[앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)** `영어` 32 | 머신러닝 강의에서 레퍼런스처럼 여겨지는 앤드류 응 교수님의 강의. 오디오 품질이 별로 안좋은 점은 단점이나 한글 자막을 지원한다. 33 | 34 | **[deeplearning.ai의 딥러닝 강좌 5개](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)** `영어` 35 | [deeplearning.ai](https://www.deeplearning.ai)에서 코세라와 힘을 합쳐 만든 딥러닝 강좌. 역시 오디오 품질이 별로다. 현재(2018-04-10) 한국어 자막도 지원하지 않고 있다. 36 | 37 | **[앤드류 응 교수님의 비지도 특징 학습과 딥러닝 강의](http://ufldl.stanford.edu/tutorial/)**, `영어` 38 | 과거 스탠포드에 계실 때 만들어두신 강의 같다. 약간은 오래된 자료지만 딥러닝에 필요한 각 항목들을 잘 분류하여 설명하고 있어서 유용하다. 영상은 거의 없고 이미지와 문자 위주로 설명한다. 선형회귀나 로지스틱 회귀, 경사하강법 등 기본적 개념에 대한 사전 지식이 필요하다. 39 | 40 | **[칸 아카데미 강의](https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces)** `영어` 41 | [백터](https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces)가 뭐야?! [선형대수](https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra)는 뭐야?! 싶을 때 도움이 된다. 영어 수업이지만 유튜브 자동 한글 자막 덕분에 한글 자막으로 들을 수 있다. 42 | 43 | **[엔드류 응 교수님 강의를 보고 만든 시각화 노트](https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng/1)** `영어` 44 | [Tess Ferrandez](https://twitter.com/TessFerrandez)가 앤드류 응 교수님의 강의를 보고 만든 노트. 긴 강의를 깔끔하게 정리하여 온라인에서 큰 화제가 되었었다. 45 | 46 | **[데이터 사이언스를 위한 파이썬](https://towardsdatascience.com/python-basics-for-data-science-6a6c987f2755)** `영어` 47 | 데이터 사이언스에 필요한 파이썬 기초를 짧고 간단하게 쓱 정리한 글. 파이썬이 아직 익숙하지 않다면 쭉 훑어보면서 아는 것은 다시 상기해보고 모르는 것은 더 알아보며 공부하자. 48 | 49 | **[해커가 알려주는 뉴럴 네트워크](https://tensorflow.blog/2016/09/13/%ED%95%B4%EC%BB%A4%EA%B0%80-%EC%95%8C%EB%A0%A4%EC%A3%BC%EB%8A%94-%EB%89%B4%EB%9F%B4-%EB%84%A4%ED%8A%B8%EC%9B%8C%ED%81%AC/)** `한국어` 50 | [Hacker's guide to neural networks](http://karpathy.github.io/neuralnets/)를 번역한 글. 51 | 52 | **[해커에게 전해들은 머신러닝](https://tensorflow.blog/2016/10/31/%ED%95%B4%EC%BB%A4%EC%97%90%EA%B2%8C-%EC%A0%84%ED%95%B4%EB%93%A4%EC%9D%80-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D/)** `한국어` 53 | 총 4개의 챕터로 나눠져있다. 재미있게 술술 읽을 수 있어 입문자에게 도움이 된다. 54 | 55 | **[수학을 포기한 직업 프로그래머가 머신러닝 학습을 시작하기 위한 학습법 소개](http://www.moreagile.net/2015/05/how-to-start-machine-learning-study.html)** `한국어` 56 | 일본인 단노 류이치의 글을 번역한 글. 딥러닝에 필요한 수학 입문 개념과 관련 추천 강좌를 볼 수 있다. 57 | 58 | **[딥러닝, 빠르게 이해하기](https://www.youtube.com/watch?v=Qk4SqF9FT-M)** `영어` 59 | 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 앤듀르 응(Andrew Ng) 교수님과 함께 딥러닝의 대가로 잘 알려진 얀 레쿤(Yann LeCun) 교수님 영상. 60 | 61 | # 학습자료 62 | **[딥러닝 레이어를 움직이는 이미지로 볼 수 있다.](http://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/)** `영어` `글` 63 | **[남세동 대표님의 "손으로 아무렇게나 그린 함수"를 "초간단 ANN으로 근사 시키기" 구현](https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/332680743739657/)** `한국어` `글` 64 | **[경사하강법, 어덯게 신경망은 학습하는가](https://youtu.be/IHZwWFHWa-w)** `영어` `동영상` 65 | 심층신경망을 통해 손글씨를 학습하고 인식하는 장면이 동영상으로 담겨있다. 손글씨가 그레이스케일로 바뀌고 이 다차원 배열을 일차원 배열로 바꾸는 등 장면이 동영상으로 표현되어 있는데 환상적이다. 66 | **[다른 차원 탐험하기](https://youtu.be/C6kn6nXMWF0)** `영어` `동영상` 67 | 1차원, 2차원, 3차원... 뛰어난 시각화와 설명으로 우리가 느끼는 차원과 다른 차원을 어떻게 보는지에 대해 이야기하는 테드 영상. 딥러닝은 이미 인간이 상상할 수 없는 차원에서 계산하며 학습하고 있다. 이런 세상을 조금 더 흥미롭게 들여다볼 수 있게 도와준다. 68 | **[텐서플로우 플레이그라운드](http://playground.tensorflow.org/)** `영어` `글` 69 | playground.tensorflow.org에서 제공하는 신경명 시각화 시뮬레이션 사이트. 마음대로 테스트 데이터 형태와 활성화 함수 노드 갯수와 은닉층을 추가시켜가면서 각 노드와 층을 통과할 때 어떻게 학습이 되는지 눈으로 확인할 수 있다. 단층 신경망에서 XOR 데이터가 어떻게 학습되는지, 은닉층을 많이 추가한 상태에서 RelU 대신 Sigmoid를 활성화 함수로 선택했을 때 출력층까지 신호가 전달되지 않는 모습 등 학습 과정 이해에 많은 도움을 준다. 70 | 71 | # 조언 72 | **[딥러닝 강의 목록](https://www.facebook.com/dgtgrade/posts/1340177956041067)** `한국어` 73 | 남세동 대표님이 추천하는 딥러닝 강의 목록. 상당한 자료와 짧은 코멘트가 곁들여져 있어 시행착오를 줄이며 우선 순위와 나에게 맞는 강의를 먼저 학습하고 싶은 사람에게 좋다. 딥러닝이 처음이라면 확실하고 고마운 길잡이가 되어 줄 것이다. 74 | 75 | **[머신러닝 공부 자료 정리](https://www.facebook.com/dgtgrade/posts/1145680742157457)** `한국어` 76 | 남세동 대표님이 추천하는 머신러닝 공부 자료. 어디서부터 시작해야 할지 갈피를 잡기 어려운 입문자를 위한 고마운 안내서 77 | 78 | **[딥러닝 입문자가 처음에 꼭 안배워도 되는 것들](https://www.facebook.com/dgtgrade/posts/1328790023846527)** `한국어` 79 | 처음 딥러닝에 입문하면 수 많은 수학 공식과 용어들에 지레 겁을 먹게 된다. 아기는 첫 걸음마를 시작할 때 어떻게 균형을 잡는지 원리를 배우고 일어서지 않는 다. 일단 한 발 앞으로 먼저 내딛는 것이다. 남세동 대표님의 이 조언은 그런 면에서 큰 힘이 된다. 80 | 81 | **[Terry님의 쉽게 풀어쓴 딥러닝의 거의 모든 것](http://slownews.kr/41461)** `한국어` 82 | 쓱 훓어보는 딥러닝. 83 | 84 | **[입문자를 위한 한양대 딥러닝 특강 질답 목록](https://www.facebook.com/dgtgrade/posts/1799785053413686)** `한국어` 85 | 딥러닝 스타트업 보이저 엑스 남세동 대표의 강연 질답을 보아둔 페이스북 포스팅. 처음 딥러닝을 시작하려는 사람들이 가질만한 궁금증이 잘 정리되어 있다. 86 | 87 | # 용어집 88 | **[<밑바닥부터 시작하는 딥러닝>에 사용된 딥러닝 용어집](https://github.com/likejazz/likejazz.github.io/wiki/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D)** `한국어` 89 | 박상길 90 | 91 | # 사이트 92 | [텐서플로우 tensorflow.org](https://www.tensorflow.org/) - 구글의 딥러닝 프레임워크 93 | [데이터캠프 datacamp.com](https://www.datacamp.com) - 데이터 사이언스 강의 94 | [유다시티 udacity.com](https://www.udacity.com/courses/machine-learning) - 나노 학위(Nano degree를 제공하는 동영상 학습 서비스) 95 | [케글 kaggle.com](https://www.kaggle.com/) - 학습 데이터를 얻고 연습할 수 있는 곳 96 | [사이킷 scikit-learn.org](http://scikit-learn.org/) - 데이터 수집과 분석에 사용되는 유명 파이썬 라이브러리, [한국어 패키지 소개](https://datascienceschool.net/view-notebook/293ece8b0d124fbaa4d4d52bb8f1cb42/) 97 | 98 | # 기타 99 | --------------------------------------------------------------------------------